# \#nvidia-b100 **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/nvidia-b100/2765.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [NVIDIA, GTC 2024에서 새로운 GPU 아키텍처 Blackwell 발표 외](https://discuss.pytorch.kr/t/nvidia-gtc-2024-gpu-blackwell/3808)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [3월 19, 2024, 10:31오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/nvidia-gtc-2024-gpu-blackwell/3808 "2024-03-19T22:31:46Z")
NVIDIA가 GTC 2024에서 새로운 GPU 아키텍처인 Blackwell을 공개했습니다. Blackwell B200 GPU는 놀라운 성능을 제공하여 AI 개발의 새로운 장을 열 것으로 기대됩니다. 이는 AI 연구와 개발에 있어 더 빠르고 효율적인 모델 훈련을 가능하게 해, NVIDIA의 시장 리더십을 강화할 것으로 보입니다​​. 소개 이번 GTC 2024에서 NVIDIA의 Blackwell 아키텍처와 B200/B100 가속기에 대한 발표는 AI 가속기 시장에서의 리더십을 이어가려는 NVIDIA의 노력을 보여줍니다. Hopper H100/H200/GH200 시리즈가 이미 인기를 끌고 있는 가운데, 다음 세대 가속기 아키텍처인 Blackwell이 2024년 후반에 출시될 예정입니다. Blackwell 아키텍처의 주요 특징 성능의 대폭 향상: Blackwell B100 AI GPU는 Hopper H200 GPU에 비해 2배 이상의 AI 성능을 제공할 예정입니다. 이는 GPT-3 175B 추론 성능 벤치마크에서 확인할 수 있습니다. TSMC 4NP 공정: Blackwell GPU는 TSMC의 4NP 공정을 사용하여 제작됩니다. 이는 4N 공정에 비해 성능이 향상된 버전으로, NVIDIA가 3nm급 노드 대신 이를 선택했습니다. 칩렛 디자인의 도입: Blackwell은 NVIDIA의 플래그십 가속기에서 칩렛 방식을 도입한 첫 사례로, B200 모듈에는 단일 패키지에 두 개의 GPU 다이가 포함됩니다. 메모리와 대역폭의 증가: 각 다이는 4개의 HBM3E 메모리 스택과 함께 제공되어, 총 8개의 스택을 통해 최대 192GB의 HBM3E 메모리와 8TB/초의 메모리 대역폭을 제공합니다. 에너지 효율성: Blackwell GPU는 클러스터 수준에서 H100에 비해 4배의 훈련 성능 및 30배의 추론 성능 향상을 목표로 하면서, 25배 더 높은 에너지 효율성을 제공합니다. Blackwell 기반 GPU 모델들 GB200 (Grace Blackwell Supe…